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公开(公告)号：CN115940226A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211526775.3
申请日：2022-12-01
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/01 , H02J7/00 , H02M7/04 , H02M7/44 , H02M1/12 , H02M5/10
摘要： 本发明公开了一种基于共享储能的风电功率波动平抑方法、系统及设备，属于共享储能技术领域。本发明的一种基于共享储能的风电功率波动平抑方法，通过构建经验模态分解模型、指标定义模型、模糊控制模型，设置荷电状态优化控制信息，从而得到输出功率并对共享储能进行功率分配，实现基于共享储能的风电功率波动平抑，方案科学、合理，能够有效减小储能的充放电切换次数，同时提高双向平滑能力，有效解决储能在平抑风电功率波动时频繁充放电问题。进一步，本发明可以确保经过平滑后的风电并网功率基本上达到了并网要求，使用经验模态分解获取的并网功率虽相较滑动平均波动较大，但始终都在并网规定范围内，且需储能平抑的功率相对较小。
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公开(公告)号：CN111880099B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010621694.6
申请日：2020-06-30
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江大学
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396
摘要： 本发明公开了一种储能电站站内电池单体循环寿命预测方法及系统。本发明预测方法采用的技术方案为：采集多个电池容量循环退化的历史测试数据，提取反映电池退化信息的初步特征，通过弹性网络对初步特征进行筛选，提取对电池循环寿命预测结果影响的敏感程度高的二次特征作为最终训练特征，以防止训练的过拟合，接着利用筛选出的二次特征对神经网络模型进行训练，最终求出神经网络模型的最优权值矩阵，并利用训练完毕的神经网络模型对电池未来寿命进行预测。本发明可以无视电池的具体类型，直接利用其运行数据进行预测，而不用考虑电池内部的具体结构和构造，与电池模型预测方法相比，具有更好的普适性和简洁性。
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公开(公告)号：CN115423234A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210718614.8
申请日：2022-06-23
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了适用于场景需求差异性的储能系统综合评估方法及系统，属于储能设备技术领域。现有评估方案较少或没有涉及发电场景的需求差异性，使得选型结果误差较大。本发明的一种适用于场景需求差异性的储能系统综合评估方法，根据若干发电场景以及场景需求差异信息，构建储能价值评估模型；并对若干储能经济性指标进行相对重要性赋值，并进行一致性检验和修正，构建组合权重矩阵，对多种储能系统进行计算，获得该发电场景最匹配的储能系统。进一步，本发明能充分考虑发电场景的需求差异性，并选取若干储能经济性指标，用于表征场景需求差异；同时构建储能价值评估模型对储能系统进行排序筛选，评估过程科学，合理，选择结果准确、可靠。
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公开(公告)号：CN113315241B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110413492.7
申请日：2021-04-16
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种储能电站双层协同均衡控制方法及系统。本发明在第一层建立SOH与DOD的关系模型，为了使储能电站储能单元的剩余寿命均衡一致，通过采集获得储能电站的所有储能单元的SOH值，计算得到不同储能单元的DOD，然后第二层建立储能电站的均衡控制优化模型，将计算得到的各储能单元DOD以及采集获得的SOH值导入均衡控制优化模型中，利用二次凸优化方法得到各储能单元的最优充放电功率。本发明从已投入运行的BMS中采集一定运行数据后即可使用，可用于储能电站的储能单元SOH和SOC均衡控制，可写入储能电站能量管理系统中作为站级储能单元均衡控制模块，提升整个储能电站的一致性，减少储能电站的非正常停运时间，提高运行效率。
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公开(公告)号：CN114662807A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210582341.9
申请日：2022-05-26
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了基于序列编码重构的多尺度区域光伏出力预测方法及系统，属于光伏出力预测技术领域。本发明的基于序列编码重构的多尺度区域光伏出力预测方法，首先，选取基准站点，对站点数据进行清洗与加工，去除无效值补充缺失值；其次，进行序列整合以及确定预测时间尺度后，采用编码单元提取观测时间序列中适合用作区域光伏预测的内在表征向量；并使用解码单元来对内在表征向量解码，以此来预测输出的区域光伏出力序列；通过在解码过程中加入注意力单元，使其充分利用输入序列所含信息，实现对区域光伏滚动预测。本发明可在数据量有限和低采集数据成本的情况下，保持良好的多时间尺度区域光伏出力预测效果，方案科学、合理、切实可行。
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公开(公告)号：CN114583301A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210463491.8
申请日：2022-04-29
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H01M10/42 , G01R31/367 , G01R31/3835
摘要： 本发明公开了基于安全特征参量表征体系的电站热失控预警方法及系统，属于电站热失控预警技术领域。现有预警热失控风险的方法，主要基于温度阈值或温度变化率阈值，但是当这两者越限的时候热失控基本不可避免，损失难以挽回。本发明的基于安全特征参量表征体系的电站热失控预警方法，构建关系数模型、信息熵模型以及无量纲特征参数模型，并形成安全特征参量表征体系，进而能根据实际运行工况中的单体电压数据，计算安全特征参量数值；并利用计算出的安全特征参量数值，通过取并集的方法判定离群电池编号，实现储能电池系统的热失控风险早期诊断预警，能够有效避免热失控发生，从而能保证电池的使用安全，用户体验好，利于推广使用。
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公开(公告)号：CN114492087A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210342798.2
申请日：2022-04-02
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种氢储能电站质子交换膜燃料电池故障诊断方法及装置。本发明的方法包括：1）周期性采集所有处于运行状态的质子交换膜燃料电池电堆的电压和电流数据并上传云端储存；2）在同一采样周期内，基于电压和电流数据，在云端使用混沌粒子群算法并行对所有电堆进行燃料电池输出特性模型参数辨识，并进行存储；3）在同一采样周期内，将辨识出的燃料电池输出特性模型参数作为T‑S模糊模型的输入量，采用优化算法辨识隶属度函数参数并输入到T‑S模糊模型；4）分析比较T‑S模糊模型输出量的变化趋势，记录当质子交换膜燃料电池发生故障时的特征。本发明可有效提高燃料电池故障诊断的准确率，实现对燃料电池故障点精确定位。
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公开(公告)号：CN113937799A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111229472.0
申请日：2021-10-21
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 重庆大学
摘要： 本发明公开了一种最小化设备平准化成本的多功能储能系统容量分配方法，包括：根据储能系统循环充放电深度，计算多功能组合下储能系统的实际运行寿命；建立储能系统全寿命周期平准化成本模型，计算储能系统整个寿命周期内投资、运行、维护、回收过程产生的成本；根据全寿命周期平准化成本模型，结合储能系统典型功能划分理论，计算多功能组合下储能系统全寿命周期平准化成本最小的容量分配方案。本发明基于储能系统运行时的循环充放电深度，获得储能系统实际的运行寿命；考虑储能系统寿命衰减建立全寿命周期平准化成本模型，实现储能系统成本的精细化度量，优化得到平准化成本最低的容量分配方案。
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公开(公告)号：CN113780537A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111336989.X
申请日：2021-11-12
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉理工大学
IPC分类号： G06N3/04 , G06N3/00 , G06N3/08 , H01M8/04664
摘要： 本发明公开了一种质子交换膜燃料电池发电系统的故障诊断方法及装置。针对各类故障发生的不确定性，本发明采用的诊断方法为：将深度学习神经网络模型中的固定参数替换为随机变量，通过概率密度分布对各类故障发生的不确定性量化，建立贝叶斯神经网络；然后采用随机森林算法对给定的样本数据集进行数据预处理，提取数据集中的主要特征数据，实现数据降维，并使用预处理后的数据对模型进行训练；最后对于任意一组测试集中的数据，经过训练后的贝叶斯神经网络判断后，给出质子交换膜燃料电池发生某类故障的可能性。本发明利用贝叶斯神经网络将不确定性引入质子交换膜燃料电池的故障诊断，可以有效提高故障诊断时的容错率和准确性。
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公开(公告)号：CN113487093A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110778120.4
申请日：2021-07-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于邻域前向时序最优组合的超短期光伏功率预测方法。本发明采用的技术方案为：首先，根据待预测站点经纬度计算地图直线距离，建立邻域站点集合；其次，根据邻域集合，建立基于已选择邻域站点前向时序最优组合特征集的超短期光伏功率预测模型，依次校验预测效果、扩展最优组合集，直至前向校验结束完成待预测站点超短期光伏功率预测模型的构建。本发明可实现在缺乏站点地面气象观测数据时，天气波动下站点超短期预测模型精度的提升。
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